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【编程|前，人工智能是一个热门的话题，在医学方面也是如此】
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目前 ， 当前的技术能够开发出类似于人类的能力是一个热门的话题 ， 在医学方面也是如此 。 这种用计算机系统模拟人类智能过程的能力被称为人工智能(AI) 。 人工智能是使用能够识别数据中现有模式的工具 。 它涵盖多个子学科 ， 从专家系统和机器人技术到机器学习 。 机器学习一词由1950年被首次定义 ， 首次创造 。 其目标是开发算法 ， 使计算机系统能够做出决策并从结果中学习；因此 ， 这些系统将能够在没有明确提供所需编程的情况下学习做某事 。
在众多ML技术中 ， 对DL模型的兴趣越来越大 。 这些模型的预测能力基于人工神经网络(NN) ， 其特点是具有多层信息处理 ， 使它们能够分析具有更多信息的数据集 。 这些算法在语音和图像识别方面取得了关键进展；后者在心脏病学中尤为重要 。 数据科学领域涵盖了与数据中包含的现有信息的推导相关的所有方面 。 它涉及提取知识或更好地理解数据的科学方法、流程和系统 ， 通常应用人工智能等新型处理技术 。
虽然AI和ML经常被用作同义词 ， 但它们是不同的 。 人工智能涵盖了这场技术革命的更广泛范围 ， 包括机器学习和深度学习 。 如今 ， 很难找到所谓的AI的通用定义 。 该术语本身通常用于试图模仿人类认知过程、学习能力和知识存储的计算机科学领域 。 其他定义更广泛 ， 包括对智能实体的理解和构建 ， 通常被理解为计算机软件 。 就任务类型而言 ， 人工智能可以指能够翻译文档、通过面部特征识别人或驾驶汽车等自动化系统 。
然而 ， 人工智能不仅限于模仿人类任务：在某些情况下 ， 它能够通过做出比人类可能的错误率更低的决策或通过识别人眼无法察觉的模式来击败某个领域的最佳专家 。 因此 ， 人工智能允许用一种不同于传统方法的方法来分析信息 。 因此 ， 在响应事件时 ， 我们不再局限于描述可用信息 。 AI允许回答其他问题：发生了什么？会发生什么？我该怎么办？
AI在医疗保健领域最重要的应用领域包括：自动语音识别和自然语言处理；预测、推荐和诊断算法；计算机视觉和图像分析；机器人技术；以及人工智能和专家系统 。 这些学科的目标是开发使用自然语言在人与机器之间进行交流的机制 。 在医疗领域 ， 自动语音识别已经被用于记录患者的临床信息 。
此外 ， 自然语言处理是允许的 ， 正如在西班牙心脏病学、疾病分类和通过分析病历登记为临床研究选择最合适的队列的几个例子中已经看到的那样 。 预测、推荐和诊断算法这可能是医学和心脏病学以及机器学习和深度学习领域中最成熟的领域 。 兴趣主要在于重复性任务的自动化 ， 例如 ， 诊断测试的评估 ， 以及通过临床数据分析生成知识 。
这门科学学科包括获取、处理、分析和理解现实世界图像的方法 ， 以
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